Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială pentru Dezvoltarea Software-ului
- Ce este Inteligența Artificială Generativă vs. Predicțivă
- Aplicațiile AI în codare, analiză și automatizare
- Prezentarea LLM-uri (Large Language Models), transformeri și modele de învățare profunda
Codificare asistată de AI și Dezvoltare Predicțivă
- Completarea și generarea automatizate a codului prin inteligență artificială (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Previziunea erorilor de cod și vulnerabilităților înainte de implementare
- Automatizarea revizuirii codului și a sugestiilor de optimizare
Crearea de Modele Predicțive pentru Aplicațiile Software
- Compreensiunea previziunii seriei temporale și a analizei predicțive
- Implementarea modelelor AI pentru previziunea cererii și detectarea anomalilor
- Utilizarea Python, Scikit-learn, și TensorFlow pentru modelare predicțivă
Inteligența Artificială Generativă pentru Generearea de Text, Cod și Imagini
- Lucrul cu GPT, LLaMA și alte LLM-uri (Large Language Models)
- Generarea de date sintetice, rezumate de text și documentație
- Crearea de imagini și video AI generate prin modele difuzive
Implementarea Modelelor AI în Aplicațiile din Viața Reală
- Gestionarea modelelor AI cu ajutorul Hugging Face, AWS și Google Cloud
- Crearea de servicii AI bazate pe API pentru aplicații de afaceri
- Afinajul modelelor AI preantrenate pentru sarcini specifice domeniului
Inteligența Artificială Pentru Analize Predicțive Bizantine și Decizii
- Inteligență artificială dirijată inteligența afacerilor și analiza clientului
- Previziunea tendințelor pieței și comportamentului consumatorilor
- Automatizarea optimizărilor fluxului de muncă cu ajutorul AI
Inteligența Artificială Etică și Cele Mai Bune Practici în Dezvoltare
- Considerente etice în luarea deciziilor asistate de AI
- Detectarea biase-ului și egalitatea în modelele AI
- Cele mai bune practici pentru AI interpretabilă și responsabilă
Ateliere Practice și Studii de Caz
- Implementarea analizei predicțive pentru un set de date din viața reală
- Crearea unui chatbot asistat AI cu generare de text
- Implementarea unei aplicații bazate pe LLM-uri (Large Language Models) pentru automatizare
Rezumat și Următoarele Pași
- Revizuirea punctelor cheie
- Instrumente AI și resurse pentru învățarea continuă
- Sesiune finală de întrebări-raspunsuri
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază ale dezvoltării software
- Experiența cu orice limbaj de programare (se recomandă Python)
- Cunoștințele fundamentale în ceea ce privește învățarea automată sau Inteligența Artificială (recomandat, dar nu obligatoriu)
Publicul vizat
- Dezvoltatori de software
- Ingineri AI/ML
- Conducători ai echipelor tehnice
- Managerii produsului interesați de aplicații bazate pe Inteligența Artificială
21 ore